Modern Graph Theory Algorithms with Python: Harness the power of graph algorithms and real-world network applications using Python Colleen M. Farrelly
오디오북 라이프의 시작
격이 다른 오디오북 생활을 경험해보세요!
- 언제든 손쉽게 구독해지 가능
- 월정액 11900원 부터
- 무제한 청취
- 총 5만권 이상의 영/한 오디오북
- 온가족을 위한 다양한 오디오북
Data Augmentation with Python: Enhance deep learning accuracy with data augmentation methods for image, text, audio, and tabular data
- 에 의해
- 발행자
- 언어
- 영어
- Format
- 카테고리
논픽션
Data is paramount in AI projects, especially for deep learning and generative AI, as forecasting accuracy relies on input datasets being robust. Acquiring additional data through traditional methods can be challenging, expensive, and impractical, and data augmentation offers an economical option to extend the dataset.
The book teaches you over 20 geometric, photometric, and random erasing augmentation methods using seven real-world datasets for image classification and segmentation. You’ll also review eight image augmentation open source libraries, write object-oriented programming (OOP) wrapper functions in Python Notebooks, view color image augmentation effects, analyze safe levels and biases, as well as explore fun facts and take on fun challenges. As you advance, you’ll discover over 20 character and word techniques for text augmentation using two real-world datasets and excerpts from four classic books. The chapter on advanced text augmentation uses machine learning to extend the text dataset, such as Transformer, Word2vec, BERT, GPT-2, and others. While chapters on audio and tabular data have real-world data, open source libraries, amazing custom plots, and Python Notebook, along with fun facts and challenges.
By the end of this book, you will be proficient in image, text, audio, and tabular data augmentation techniques.
© 2023 Packt Publishing (전자책 ): 9781803235912
출시일
전자책 : 2023년 4월 28일
태그
Data Augmentation with Python: Enhance deep learning accuracy with data augmentation methods for image, text, audio, and tabular data
- 에 의해
- 발행자
- 언어
- 영어
- Format
- 카테고리
논픽션
Data is paramount in AI projects, especially for deep learning and generative AI, as forecasting accuracy relies on input datasets being robust. Acquiring additional data through traditional methods can be challenging, expensive, and impractical, and data augmentation offers an economical option to extend the dataset.
The book teaches you over 20 geometric, photometric, and random erasing augmentation methods using seven real-world datasets for image classification and segmentation. You’ll also review eight image augmentation open source libraries, write object-oriented programming (OOP) wrapper functions in Python Notebooks, view color image augmentation effects, analyze safe levels and biases, as well as explore fun facts and take on fun challenges. As you advance, you’ll discover over 20 character and word techniques for text augmentation using two real-world datasets and excerpts from four classic books. The chapter on advanced text augmentation uses machine learning to extend the text dataset, such as Transformer, Word2vec, BERT, GPT-2, and others. While chapters on audio and tabular data have real-world data, open source libraries, amazing custom plots, and Python Notebook, along with fun facts and challenges.
By the end of this book, you will be proficient in image, text, audio, and tabular data augmentation techniques.
© 2023 Packt Publishing (전자책 ): 9781803235912
출시일
전자책 : 2023년 4월 28일
태그
다른 사람들도 즐겼습니다 ...
- Hands-On Transfer Learning with Python: Implement advanced deep learning and neural network models using TensorFlow and Keras Nitin Panwar
- Scientific Computing with Python: Mastering Numpy and Scipy John Smith
- Keras Deep Learning Cookbook: Over 30 recipes for implementing deep neural networks in Python Rajdeep Dua
- R Deep Learning Projects: Master the techniques to design and develop neural network models in R Pablo Maldonado
- Python Reinforcement Learning Projects: Eight hands-on projects exploring reinforcement learning algorithms using TensorFlow Rajalingappaa Shanmugamani
- Python Deep Learning Cookbook: Over 75 practical recipes on neural network modeling, reinforcement learning, and transfer learning using Python Indra den Bakker
- Natural Language Processing and Computational Linguistics: A practical guide to text analysis with Python, Gensim, spaCy, and Keras Bhargav Srinivasa-Desikan
- Applied Deep Learning with Python: Use scikit-learn, TensorFlow, and Keras to create intelligent systems and machine learning solutions Luis Capelo
- Hands-On Music Generation with Magenta: Explore the role of deep learning in music generation and assisted music composition Alexandre DuBreuil
- 죽이고 싶은 아이 이꽃님
4.5
- 언젠가 우리가 같은 별을 바라본다면 차인표4.9
- 용선생 처음 세계사1: 고대 문명~중세 김선혜4.6
- 기분이 태도가 되지 않게 레몬심리4.4
- 돈의 속성 김승호4.8
- 어른의 습관 아리카와 마유미4.3
- 대화할 때 필요한 최소한의 상식 - 명언 이결4.6
- 어서오세요, 고양이 식당입니다 오늘4.6
- 마트 사장 구드래곤 박현숙4.7
- 수상한 교장실 박현숙4.9
- 세상 끝의 카페 존 스트레레키4.4
- 벤자민 버튼의 시간은 거꾸로 간다 스콧 피츠제럴드4.4
- 알면서도 알지 못하는 것들 : 인생의 가장 기본적인 소망에 대하여 김승호4.7
- 어서오세요, 고양이 식당입니다 6 오늘5
- #01 첫 번째 편지 : 내려놓는다는 것은 하지영4.6
- 바람의 화원 1 이정명4.7
- 어서오세요, 고양이 식당입니다 5 오늘4.8
- 쓸 만한 인간 박정민4.7
- 어린 왕자 앙투안 드 생텍쥐페리4.8
- 나는 인생에서 중요한 것만 남기기로 했다 에리카 라인4.5
- 썬킴의 거침없는 세계사: 세계대전부터 태평양 전쟁, 중국 근대사까지 전쟁으로 읽는 역사 이야기 썬킴4.8
- 증발: 도깨비불 민려4.6
- Fancy Nancy Robin Preiss Glasser4.5
- 다이어트 학교 김혜정4.6
- 용선생 처음 세계사2 : 산업 혁명~현대 김선혜4.7
- 과부전 마뇽4.8
- 그 많던 싱아는 누가 다 먹었을까 박완서4.7
- 부자의 행동습관 : 부의 에너지를 끌어당기는 행동의 법칙 사이토 히토리4.5
- who? 이순신 스튜디오청비4.7
- 레버리지 롭 무어4.6
- 초등 자존감의 힘: 소극적인 아이도 당당하게 만드는 김선호5
- who? 단군·주몽 정병훈4.8
- 더 마인드 하와이대저택4.7
- 이제 그냥 즐기려고요: 김태균 강박 탈출 에세이 김태균4.7
- 늦기 전에 공부정서를 키워야 합니다_학습 비결 1 김선호4.2
- 그 집 아들 독서법 이지연4.4
- 썬킴의 거침없는 중국사: 신화시대부터 청나라까지 영화처럼 읽는 중국 역사 이야기 썬킴4.7
- 초등 엄마 말의 힘 김선호4.7
- 나는 메트로폴리탄 미술관의 경비원입니다 패트릭 브링리5
- 공허한 십자가 히가시노 게이고4.5
- 신비한 고양이 마을 1: 고양이풀의 저주 히로시마 레이코4.9
- 명탐정 셜록 홈즈 1 아서 코난 도일4.8
- 명탐정 셜록 홈즈 2 아서 코난 도일4.8
- 어서오세요, 고양이 식당입니다 2 오늘4.6
- 바람의 화원 2 이정명4.8
- 돌이킬 수 없는 약속 야쿠마루 가쿠4.4
- 개를 훔치는 완벽한 방법 바바라 오코너4.6
- 듣고 싶은 말을 했더니 잘 풀리기 시작했다 하라 구니오4.3
- 목소리를 삼킨 아이 파리누쉬 사니이4.8
- 돈 공부는 처음이라 제갈현열4.5
더 많은 오디오북을 찾아보세요!
언어 및 지역
한국어
대한민국
